Հասարակություն
Բարոմետրից մինչև նեյրոնային ցանց՝ եղանակի կանխատեսման մեթոդների վերաբերյալ
«Հիդրոօդերևութաբանության և մոնիթորինգի կենտրոն» ՊՈԱԿ-ի տնօրեն Լևոն Ազիզյանի գրառումը․
Հ.Գ. Փոքր ինչ ժամանակ հատկացրեք և կարդացեք, վստահ եմ չեք փոշմանի
Սովորական անձրևի մասին ծանուցման հետևում թաքնված է մարդկության կողմից երբևէ լուծված ամենահսկայական հաշվարկային խնդիրներից մեկը։ Մենք կհետևենք կանխատեսման ծննդյան ամբողջ ճանապարհին՝ արբանյակների կողմից տվյալների հավաքումից և հիդրոդինամիկայի բարդագույն հավասարումներից մինչև ամենավերջին նեյրոցանցերը, որոնք հենց այս պահին փոխում են խաղի կանոնները։ Իմացեք, թե ինչպես է գիտությունը մթնոլորտի քաոսը վերածում ճշգրիտ թվերի՝ կանխատեսելով ամեն ինչ՝ մոտակա ժամվա տեղատարափից մինչև տասնամյակների կլիման։
Մոլորակի գլոբալ «նյարդային համակարգը»
Ցանկացած կանխատեսում սկսվում է ոչ թե համակարգչում, այլ իրականությունում։ Որպեսզի իմանանք, թե ինչ եղանակ կլինի վաղը, պետք է հնարավորինս ճշգրիտ իմանալ, թե ինչ եղանակ է այժմ։ Սա անվանում են սկզբնական պայմաններ, և առանց դրանց ամենահզոր հավասարումներն էլ անօգուտ են։ Ամեն մի քանի ժամը մեկ մոլորակը անցնում է յուրատեսակ բժշկական զննություն։ Ցամաքում տեղակայված հազարավոր օդերևութաբանական կայաններ, բաց օվկիանոսում լողացող բույեր և ինքնաթիռների վրա տեղադրված տվիչներ անդադար փոխանցում են տվյալներ ջերմաստիճանի, ճնշման և խոնավության մասին։
Սակայն մարդկության գլխավոր «աչքերը» դարձել են արբանյակները։ Դրանք սկանավորում են մթնոլորտը տարբեր սպեկտրներում՝ թույլ տալով տեսնել այն, ինչ անհասանելի է ցամաքային դիտարկումներին, օրինակ՝ խոնավության պրոֆիլը տասը կիլոմետր բարձրության վրա։ Ամեն օր հավաքվում են միլիոնավոր տերաբայթ տվյալներ, որոնք հոսում են կանխատեսման կենտրոններ։ Եթե այս «նյարդային համակարգում» տեղի է ունենում խափանում և մուտքային տվյալները դառնում են ոչ ճշգրիտ, ապա ելքում անխուսափելիորեն ստանում ենք սխալ, որը ժամ առ ժամ կաճի կանխատեսման ընթացքում։
Նաուքաստինգ․ ակնթարթային կանխատեսում
Երբ խոսքը մոտակա մի քանի ժամերի կանխատեսման մասին է, սուպերհամակարգիչների «ծանր հրետանին» գործի դնելը հաճախ անիմաստ է․ դա չափազանց երկար է տևում։ Այստեղ խաղի մեջ է մտնում նաուքաստինգը կամ գերկարճաժամկետ կանխատեսումը։ Այս մեթոդը հիմնվում է հիմնականում օդերևութաբանական ռադարների և իրական ժամանակի արբանյակային պատկերների վրա։ Պատկերացրեք, որ նայում եք շարժվող ավտոմեքենային և մտովի երկարացնում նրա շարժման հետագիծը։ Նաուքաստինգը նույնն է անում ամպրոպային ամպերի և տեղումների ճակատների հետ։
Օպտիկական հոսքի ալգորիթմները վերլուծում են պատկերների հաջորդականությունը, հաշվարկում ամպային զանգվածների շարժման վեկտորը և պարզապես տեղափոխում դրանք ապագայի քարտեզի վրա։ Սա մաքուր կինեմատիկա և էքստրապոլացիա է՝ առանց մթնոլորտի բարդ ֆիզիկայի։ Հենց նաուքաստինգի շնորհիվ է, որ ձեր հեռախոսի հավելվածը կարող է ուղարկել ծանուցում․ «Անձրևը կսկսվի 15 րոպեից»։ Այս մեթոդը չափազանց ճշգրիտ է մինչև երկու-երեք ժամ միջակայքում, սակայն հետո արագ կորցնում է իր ուժը, քանի որ ամպերը ոչ միայն շարժվում են, այլև ծնվում ու քայքայվում են, ինչը պարզ էքստրապոլացիան հաշվի առնել չի կարող։
Հիդրոդինամիկ սիմֆոնիա․ թվային մոդելներ
Վաղվա, մյուս օրվա և մեկ շաբաթվա կանխատեսման համար օդերևութաբաններն օգտագործում են եղանակի կանխատեսման թվային մոդելներ (NWP)։ Սա ժամանակակից օդերևութաբանության սիրտն է։ Պատկերացրեք, որ Երկրի ողջ մթնոլորտը՝ մակերևույթից մինչև ստրատոսֆերա, բաժանվել է միլիոնավոր վիրտուալ խորանարդների՝ ստեղծելով եռաչափ ցանց։ Յուրաքանչյուր այդպիսի խորանարդում սուպերհամակարգիչը լուծում է թերմո- և հիդրոդինամիկայի բարդագույն դիֆերենցիալ հավասարումների համակարգեր, որոնք հայտնի են որպես Նավյե–Ստոքսի հավասարումներ։ Դրանք նկարագրում են, թե ինչպես է օդը հոսում, սեղմվում, ջերմափոխանակություն կատարում օվկիանոսի հետ և ինչպես է ջրային գոլորշին վերածվում ամպերի։
Համակարգիչը հաշվարկում է մթնոլորտի վիճակը յուրաքանչյուր խորանարդում, ապա անցնում հաջորդ ժամանակային քայլին՝ օրինակ 10 րոպե հետո, և կրկնում հաշվարկը։ Եվ այսպես՝ միլիոնավոր անգամ, մինչև կկառուցվի 10 օրվա կանխատեսումը։ Որքան փոքր է խորանարդի չափը (տարածական լուծաչափը), այնքան ճշգրիտ է կանխատեսումը, բայց համապատասխան մեծ հաշվարկային հզորություն է պահանջվում։ Հենց այդ պատճառով էլ օդերևութաբանությունը մնում է աշխարհում սուպերհամակարգիչների ռեսուրսների հիմնական սպառողներից մեկը։
Անսամբլային մեթոդ․ թիթեռի էֆեկտի մեղմում
Մթնոլորտը քաոսային համակարգ է։ Հայտնի «թիթեռի էֆեկտը» ասում է, որ սկզբնական տվյալների միկրոսկոպիկ սխալը մեկ շաբաթ անց կարող է բերել բոլորովին այլ արդյունքի։ Քանի որ ընթացիկ եղանակի մեր չափումները երբեք իդեալական չեն լինում, օդերևութաբանները հնարեցին խորամանկություն, որը կոչվում է անսամբլային կանխատեսում։ Մոդելը մեկ անգամ գործարկելու փոխարեն այն գործարկում են 50 անգամ՝ ամեն անգամ սկզբնական տվյալների մեջ կատարելով չնչին, գրեթե աննկատ փոփոխություններ։
Արդյունքում ստացվում է ապագայի 50 տարբերակ։ Եթե բոլոր 50 մոդելները ցույց են տալիս, որ փոթորիկը կշարժվի դեպի հյուսիս, սինոպտիկները վստահ են կանխատեսման մեջ։ Եթե մոդելների կեսը փոթորիկը ուղարկում է արևմուտք, իսկ մյուս կեսը՝ արևելք, սա բարձր անորոշության ազդանշան է։ Հենց այստեղից են առաջանում տեղումների հավանականության տոկոսները։ «Անձրևի հավանականությունը 30%» չի նշանակում, որ տարածքի 30%-ում անձրև կգա, այլ որ սուպերհամակարգչի կողմից հաշվարկված 100 սցենարներից 30-ում տվյալ կետում անձրև է տեղալու։
Վիճակագրական հետմշակում․ սխալների ուղղում
Նույնիսկ ամենակատարյալ ֆիզիկական մոդելներն ունեն իրենց թերությունները։ Օրինակ՝ մոդելը կարող է համակարգված կերպով ցածր գնահատել ջերմաստիճանը կոնկրետ լեռնային հովտում կամ գերագնահատել քամու ուժգնությունը ափամերձ գոտում՝ ռելիեֆի առանձնահատկությունների պատճառով, որոնք չեն տեղավորվում վիրտուալ ցանցի մեջ։ Դրա համար կիրառվում է վիճակագրական հետմշակում, որը հաճախ կոչվում է MOS (Model Output Statistics)։
Այս մեթոդը համեմատում է մոդելի «հում» կանխատեսումները այն բանի հետ, ինչ իրականում տեղի է ունեցել անցյալում օդերևութաբանական կայաններում նմանատիպ պայմաններում։ Եթե վիճակագրությունը ցույց է տալիս, որ մոդելը տվյալ քաղաքում մշտապես սխալվում է երկու աստիճանով, ալգորիթմը ավտոմատ կերպով կատարում է ուղղում։ Սա թույլ է տալիս հսկայական տարածքների համար հաշվարկված գլոբալ կանխատեսումը հարմարեցնել քարտեզի կոնկրետ կետին, որտեղ ապրում է օգտատերը։ Առանց այս փուլի բջջային հավելվածների կանխատեսումները շատ ավելի քիչ ճշգրիտ կլինեին։
Նեյրոցանցերի հեղափոխություն․ արհեստական բանականություն
Վերջին տարիներին կանխատեսման ոլորտում տեղի է ունենում տեկտոնական տեղաշարժ, որը համեմատելի է առաջին համակարգիչների հայտնության հետ։ Ասպարեզ են դուրս գալիս նեյրոցանցային մոդելները։ Եվ, եթե սկզբում տոնն էին թելադրում տեխնոլոգիական հսկաները՝ Google DeepMind-ի GraphCast-ի կամ Huawei-ի Pangu-Weather-ի նման նախագծերով, սակայն այժմ նախաձեռնությունը անցնում է պրոֆեսիոնալ օդերևութաբաններին։ Եղանակի միջնաժամկետ կանխատեսումների եվրոպական կենտրոնը (ECMWF), որի ֆիզիկական մոդելը համարվում է աշխարհում ոսկե ստանդարտ, ներկայացրել է սեփական հեղափոխական մշակում՝ AIFS (Artificial Intelligence / Integrated Forecasting System)։
Սա դարձավ շրջադարձային պահ․ աշխարհի առաջատար գիտնականները միավորեցին մթնոլորտի ֆիզիկայի իրենց խոր գիտելիքները մեքենայական ուսուցման հետ։ AIFS համակարգը ուսուցանվում է ռեանալիզի տվյալների հսկայական արխիվների վրա (ERA5)՝ իր մեջ կլանելով տասնամյակների եղանակային փորձը։ Ի տարբերությում դասական մեթոդների որտեղ սուպերհամակարգիչը ժամերով լուծում է դիֆերենցիալ հավասարումներ, AIFS-ը որոնում է թաքնված ոչ գծային օրինաչափություններ և ստեղծում գլոբալ կանխատեսում հաշված րոպեների ընթացքում՝ սպառելով հազարավոր անգամ պակաս էներգիա։ Այս համակարգի ճշգրտությունն արդեն այժմ մրցակցում է լավագույն ավանդական մոդելների հետ՝ ապացուցելով, որ օդերևութաբանության ապագան հիբրիդային է, որտեղ արհեստական բանականությունը դառնում է ֆիզիկայի գլխավոր դաշնակիցը։
Կլիմայական կանխատեսումներ․ երկար խաղ
Երբ խոսքը գնում է ամիսների, տարիների և տասնամյակների կանխատեսումների մասին, խաղի կանոնները արմատապես փոխվում են։ Անհնար է կանխատեսել եղանակը կոնկրետ օրվա համար մեկ տարի հետո․ մթնոլորտի քաոսը երկու շաբաթ անց ջնջում է ցանկացած ճշգրտություն։ Սակայն հնարավոր է կանխատեսել համակարգի միջին վիճակը։ Այստեղ առաջնային են դառնում ոչ թե մթնոլորտի սկզբնական պայմանները, այլ սահմանային պայմաններն ու դանդաղ ընթացող գործընթացները։ Երկարաժամկետ կանխատեսումների գլխավոր դիրիժորը Համաշխարհային օվկիանոսն է։ Իր հսկայական ջերմունակության շնորհիվ այն շատ դանդաղ է փոխում ջերմաստիճանը՝ ամիսներով ազդելով մթնոլորտի վրա։ Էլ Նինյոյի նման երևույթները թույլ են տալիս կանխատեսել, թե սեզոնը կլինի անձրևոտ, թե երաշտային՝ դրա սկսվելուց կես տարի առաջ։
Տասնամյակների կտրվածքով կլիմայի կանխատեսման ժամանակ հաշվի են առնվում բոլորովին այլ գործոններ՝ Արեգակի ակտիվությունը, ջերմոցային գազերի կոնցենտրացիան, սառցադաշտերի հալոցքը և հողօգտագործման փոփոխությունները։ Կլիմայական մոդելները նման են եղանակայիններին, սակայն դրանք աշխատում են ողջ մոլորակի էներգետիկ հաշվեկշռի հետ՝ փորձելով հասկանալ, թե ինչպես է Երկիրը կուտակելու և վերաբաշխելու ջերմությունը նոր պայմաններում։
